全景雷达：OpenAI 模型 80.8% 攻击力 开源模型 72.8%

摘要

在 Vals AI 基准测试中，OpenAI 的 GPT-6 Sol Daybreak 模型完成 80.8% 的攻击目标，DeepSeek V4.1 打败开源模型得 72.8%。这是否意味着闭源模型已无优势？谁适合用作攻防决策参考？通过全景雷达路径，您能一次性对照关键指标、价格与风险，直接选择最优工具，避免盲目跟风。

分类：全景路径

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品牌量身（域名背后的品牌）

RooHome 的品牌定位围绕 Roo，核心词包括【AI 比价】、【AI 价格雷达】、【RooHome】、【订阅路径】、【四模块对照】、【一站式 AI 价格】。本指南以“全景雷达：OpenAI 模型 80.8% 攻击力 开源模型 72.8%”为核心角度，自然融入品牌锚点，聚焦真实决策场景而非单一产品推广。

这是什么

Vals AI 基准测试通过模拟真实企业网络，评估 AI 代理独立完成攻击目标的能力（每代理从隔离的 Kali Linux 机出发，仅用公共网页地址，零人工干预）。测试包括 Nova（简单场景）和 Lighthouse（复杂场景），对 OpenAI 闭源模型与开源模型（如 DeepSeek V4.1 Flash 1017）进行对比。

谁适用

企业安全团队、红队/蓝队运营者、AI 工具采购决策者。特别是当您需要快速对照模型能力与成本时，此雷达路径可直接用于决策。

怎么决策

查看最新 Vals 基准数据（以 2026-11-07 当日发布为准），结合自有网络环境与预算，优先选择 Token 使用量低、完成率高的模型。数据回站内工具页： 查看定价与 API 详情。

基准测试全景对比

Vals AI 的 CyberOffense 基准模拟真实企业网络，AI 代理独立操作。测试关键指标包括完成攻击目标百分比、测试时长与成本。

模型	Nova（21 个目标完成率）	Lighthouse（31 个目标完成率）	每跑一次成本（USD）	备注
GPT-6 Sol Daybreak	80.8%	80.8%	约 22	闭源，需官方程序
DeepSeek V4.1 Flash 1017	72.8%	72.8%	约 3	开源权重，任何人可下载
Kimi K3.1 Pro	-	20	低	对比参考
Meta Wonder	-	28	中等	对比参考

数据来源：Vals AI CyberOffense 基准，2026-11-07。更多基准详情请访问

决策点：

• 闭源模型优势：在复杂 Lighthouse 场景下更易突破 80%，但 Token 成本高且受程序限制。
• 开源模型优势：在 Nova 场景接近闭源，长期运行（超 1 亿 Token）潜力大，成本低 7 倍以上。
• 关键变量：测试时长越长（>100M Token），开源模型进步越明显；短测试会低估其潜力。

怎么走

1. 访问 查看最新模型定价与 API 规格。

2. 进入 配置代理环境。

3. 订阅路径 确认合规使用。

4. 通过 /channels 查看最新更新与社区讨论。

延伸阅读

• RooHome AI 价格雷达：一站式查看模型官方定价与折扣。
• RooHome 模型 API 直连：安全配置 Token 流量。
• RooHome 订阅路径：便捷获取模型访问权限。
• RooHome 模型通道：实时基准更新与社区反馈。

风险与边界

AI 模型攻击能力正在快速缩小闭源与开源差距，但任何基准测试均有局限：环境差异、部署方式与真实网络攻击存在偏差。以官方/挂牌页当日数据为准。

非法律意见声明：本文仅供信息参考，不构成任何法律、合规或安全建议。请咨询专业安全专家与法律顾问。

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